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Copula-GARCH.rar_Copula_GARCH_最优Copula_投资组合_garch-copula

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简介：
本资源为Copula-GARCH模型相关代码及文档集合，适用于金融风险管理和投资组合优化研究。包含多种Copula函数与GARCH模型的结合应用，用于建模金融市场中的依赖结构和波动率，特别探讨了最优Copula选择对投资组合表现的影响。 Copula-GARCH算法可以应用于最优投资组合的优化问题。

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  • Copula-GARCH.rar_Copula_GARCH_最优Copula_投资组合_garch-copula
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    本资源为Copula-GARCH模型相关代码及文档集合，适用于金融风险管理和投资组合优化研究。包含多种Copula函数与GARCH模型的结合应用，用于建模金融市场中的依赖结构和波动率，特别探讨了最优Copula选择对投资组合表现的影响。 Copula-GARCH算法可以应用于最优投资组合的优化问题。
     
  • Mixed-Copula-Estimate.rar_混合Copula估计_matlab_copula_mixed copula_混
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    本资源提供了基于MATLAB实现的混合Copula函数估计代码，适用于统计建模中处理多变量分布依赖性的研究。包含了多种混合Copula模型及其参数估计方法。 基于MATLAB软件的混合Copula模型估计方法采用了惩罚思想。
     
  • Copula/copula
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    简介：Copula是一种数学工具，用于描述随机变量之间的依赖结构。它在统计学、金融风险管理和经济学等领域有着广泛应用。 Copula功能实现的整个操作过程包括多个步骤。首先需要定义目标变量及其边际分布函数；然后选择合适的copula模型来描述这些随机变量之间的依赖结构；接下来是参数估计，即利用样本数据对所选copula模型中的未知参数进行估计；最后是对拟合结果进行检验以评估其有效性及适用性。 以上就是Copula功能实现的基本流程概述。
     
  • 基于Copula的开放式基金投资组合风险实证研究（2009年）
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    本文通过运用Copula方法对开放式基金的投资组合风险进行了深入的实证分析，为投资者提供了有效的风险管理策略依据。 通过使用多元阿基米德Copula来捕捉多个金融资产之间的复杂相关性结构，并利用非参数核密度估计方法描述单个金融资产的边缘分布，可以建立一个Copula-Kernel模型。然后，结合该模型与VaR风险测度以及蒙特卡洛模拟技术，对我国股票型开放式基金中的华夏成长基金的投资组合进行风险分析。
     
  • Matlab Copula代码-Bayesian Copula选择
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    本资源提供基于Bayesian方法进行Copula函数选择与估计的MATLAB代码，适用于金融风险管理和统计建模中多变量依赖结构分析。 这组Matlab(TM)文件提供了在给定一组copula和分位数的情况下估计最佳copula所需的函数。该方法基于Huard、Évin 和 Favre 在《计算统计与数据分析》杂志2005年第51卷第809-822页发表的论文中的贝叶斯Copula选择法。目前，仅支持双变量copula的一个子集，包括Clayton、Gumbel、Frank、Gaussian、AMH、FGM、Arch12和Arch14等类型。主要函数是bcs.m，它计算给定数据下每个copula族的概率权重。用户可以通过查看tests/example.m文件了解其工作原理。 以下是各个功能的简要说明： - bcs：根据输入的数据返回各copula家族的权重。 - check_alpha：验证并返回一个布尔值以指示参数的有效性。 - check_tau：判断给定Kendall tau值对特定copula是否有效，同样返回布尔值作为结果。 - constrain_tau：将tau限制在由不同copulas定义的有效范围内。
     
  • Dynamic Copula Toolbox版本1：Copula的估计与模拟-GARCH及Copula Vine...
    优质
    Dynamic Copula Toolbox版本1是一款专注于金融时间序列分析的软件工具包。它支持GARCH模型和各种Copulas的应用，包括Vine Copulas，用于更准确地捕捉和模拟复杂金融市场中的相关性结构变化。 动态 Copula Toolbox 版本 1 是专为 MATLAB 用户设计的软件包，专注于 Copula 的估计与模拟工作，尤其适用于多变量 GARCH 模型以及 Copula Vine 结构的研究领域。此工具箱帮助研究人员及分析师在金融、保险以及其他相关行业更有效地处理时间序列数据，并深入分析其中存在的依赖关系。 Copula 方法是一种统计技术，它允许我们将随机变量的概率分布与其边际分布分离出来，从而可以独立调整各个变量的分布形态并保留它们之间的相互依赖性。Gaussian Copula 和 T Copula 是 Copula 家族中的两种常用成员，分别基于高斯和学生 t 分布来建模依赖关系。其中 Gaussian Copula 假设联合分布具有正态性的特点；而 T Copula 则能更好地处理极端事件发生的概率。 在金融时间序列分析中广泛使用的 GARCH（广义自回归条件异方差）模型，用于捕捉数据波动性动态变化的特点。通过将 Copula 与 GARCH 结合起来使用，我们可以更准确地建模时间序列中的条件相关性和非线性的依赖关系，这对于风险管理、资产定价和金融市场的波动预测尤为重要。 Dynamic Copula Toolbox 中的用户可以利用多种规范来处理动态关联问题，这些规范可能包括 Archimedean Copulas（阿基米德Copulas）、vine copulas 或更复杂的结构。Vine Copulas 是一种将二元Copula 的树状结构进行扩展的方法，通过这种方式能够更好地建模高维数据中的依赖关系，并且在处理高维度的数据时具有更大的灵活性。 该工具箱提供的主要功能包括但不限于： 1. **Copula 参数估计**：用户可以使用最大似然法或其他优化算法来估算 Copula 模型的参数。 2. **GARCH 参数估计**：通过确定自回归和移动平均项权重以及波动惯性，帮助用户准确地估算 GARCH 模型中的参数。 3. **动态关联建模**：支持多种动态关联模型，如 DCC-GARCH（动态条件相关广义自回归条件异方差）模型等，用于估计时间变化的相关系数矩阵。 4. **模拟与后验预测**：用户可以对 Copula-GARCH 模型进行模拟生成合成数据，并利用这些数据来进行后验预测或压力测试。 5. **可视化工具**：包括相关图、密度图和时间序列图等功能，帮助使用者直观理解数据的依赖结构及随时间的变化趋势。 Dynamic Copula Toolbox 为 MATLAB 用户提供了一套全面且强大的工具，用于探索并建模复杂的数据动态关联关系。尤其在金融与经济领域中具有重要价值，通过使用这个工具箱，用户可以更深入地了解数据分析中的内在规律，并提高模型的解释力和预测准确性。对于需要处理多变量时间序列及依赖性问题的研究人员来说是一个非常有价值的资源。
     
  • Copula函数
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    简介：Copula函数是一种统计工具，用于描述随机变量之间的依赖结构，广泛应用于金融风险管理和保险精算等领域，能够更准确地捕捉和建模复杂的数据关联性。 本段落介绍如何在MATLAB中使用copula函数及其相关代码示例，并详细展示了copula函数的一些应用案例。通过这些例子，读者可以更好地理解和掌握如何利用copula函数进行数据分析与建模工作。文中包含的代码有助于实践学习和项目开发中的实际操作。
     
  • Patton Copula Toolbox
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    Patton Copula Toolbox是由Paul N. Paton开发的一款用于金融数据分析中多元分布建模的软件工具箱，特别适用于利用柯普曼过程分析和模拟金融市场中的依赖结构。 这段文字描述了一段可以运行的copula代码，并包含相关说明。
     
  • pair-copula.rar: Pair Copula 程序与算法Pair Copula
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    pair-copula.rar包含了用于构建和分析成对Copula模型的程序与算法。此资源适用于统计建模中处理复杂依赖结构的研究者及实践者。 分层Copula Paircopula的计算已调试成功，可以正常使用。
     
  • 关于应用Copula-GARCH模型估算信用违约掉期投资组合VaR的研究论文
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    本文研究了利用Copula-GARCH模型评估信用违约互换投资组合的风险价值（VaR），探索更精确的风险度量方法，为金融风险管理提供新的视角。 信用违约掉期（CDS）为商业银行提供了一种有效的方法来对冲其投资组合的信用风险敞口。我们借鉴了Patton (2006)、Huang, Lee, Liang 和 Lin (2009) 以及 Fei, Fuertes 和 Kalotychou (2013) 的研究，提出了一种估算包含CDS的投资组合的风险价值（VaR）的方法。这种方法优于传统金融教科书中提到的方式。 Markit的北美投资级CDX指数(CDX.NA.IG)是一个由125个在信用违约掉期市场交易、具有投资级别评级的北美实体组成的综合指数。我们还使用了标普500指数和VIX来构建我们的研究组合。本段落采用了从2004年12月到2014年10月间共2,477条日常数据，涵盖了次贷危机与欧洲债务危机的时期。 在模型选择上，我们选取了六种不变性Copula和两种时变性Copula，并结合GARCH倾斜的学生t分布（GARCH-skt）来形成八个不同的copula-GARCH模型。这些模型用于捕捉投资组合中资产间的联合概率分布特性。随后，基于这八种模型计算出了相应的1天VaR值。 根据我们的研究结果，在各种市场状况下，时变对称的Joe-Clayton (SJC) Copula与GARCH-skt结合使用的效果最佳。